I got my first computer when I was a teenager growing up in Accra, and it was a really cool device. You could play games with it. You could program it in BASIC. And I was fascinated. So I went into the library to figure out how did this thing work. I read about how the CPU is constantly shuffling data back and forth between the memory, the RAM and the ALU, the arithmetic and logic unit. And I thought to myself, this CPU really has to work like crazy just to keep all this data moving through the system.
Tuve mi primer ordenador siendo un adolescente que crecía en Accra, y era realmente un aparato increíble. Podías jugar con él, programar en BASIC. Y yo estaba fascinado. Así que fui a la biblioteca para entender cómo funcionaba esa cosa. Leí cómo la CPU está constantemente moviendo datos de un lado a otro entre la memoria, la RAM y la ALU, la unidad de aritmética y lógica. Y pensé, esta CPU realmente tiene que trabajar como loca sólo para mantener todos estos datos moviéndose por el sistema.
But nobody was really worried about this. When computers were first introduced, they were said to be a million times faster than neurons. People were really excited. They thought they would soon outstrip the capacity of the brain. This is a quote, actually, from Alan Turing: "In 30 years, it will be as easy to ask a computer a question as to ask a person." This was in 1946. And now, in 2007, it's still not true. And so, the question is, why aren't we really seeing this kind of power in computers that we see in the brain?
Pero nadie estaba realmente preocupado por esto. Cuando se presentaron por primera vez los computadores, se dijo que eran un millón de veces más rápidos que las neuronas. Todos estaban realmente entusiasmados, pensaron que pronto sobrepasarían la capacidad del cerebro. Esta es una cita, realmente, de Alan Turing: "Dentro de 30 años, será igual de fácil preguntarle algo a un ordenador, como a una persona." La cita es de 1946. Ahora, en 2007, todavía no es cierta. La cuestión es, ¿por qué no estamos realmente viendo esta capacidad en los ordenadores que sí vemos en el cerebro?
What people didn't realize, and I'm just beginning to realize right now, is that we pay a huge price for the speed that we claim is a big advantage of these computers. Let's take a look at some numbers. This is Blue Gene, the fastest computer in the world. It's got 120,000 processors; they can basically process 10 quadrillion bits of information per second. That's 10 to the sixteenth. And they consume one and a half megawatts of power. So that would be really great, if you could add that to the production capacity in Tanzania. It would really boost the economy. Just to go back to the States, if you translate the amount of power or electricity this computer uses to the amount of households in the States, you get 1,200 households in the U.S. That's how much power this computer uses.
Lo que nadie se da cuenta, y yo estoy empezando a descubrir ahora es que pagamos un alto precio por la velocidad, que afirmamos es una gran ventaja de estos ordenadores. Echemos un vistazo a algunos números. Éste es Blue Gene, el ordenador más rápido del mundo. Tiene 120.000 procesadores; pueden procesar 10 mil billones de bits de información por segundo. Eso es un 10 elevado a la potencia de 16. Entre todos ellos consumen un megavatio y medio de potencia. Sería genial si se pudiese añadir esa cantidad a la producción eléctrica de Tanzania. Realmente daría un impulso a la economía. Pero volviendo a los Estados Unidos, si equiparas la cantidad de potencia eléctrica que ese ordenador emplea con la consumida por un hogar en Estados Unidos, obtienes 1.200 hogares, esa es la cantidad de energía que ese ordenador consume.
Now, let's compare this with the brain. This is a picture of, actually Rory Sayres' girlfriend's brain. Rory is a graduate student at Stanford. He studies the brain using MRI, and he claims that this is the most beautiful brain that he has ever scanned. (Laughter) So that's true love, right there. Now, how much computation does the brain do? I estimate 10 to the 16 bits per second, which is actually about very similar to what Blue Gene does. So that's the question. The question is, how much -- they are doing a similar amount of processing, similar amount of data -- the question is how much energy or electricity does the brain use? And it's actually as much as your laptop computer: it's just 10 watts. So what we are doing right now with computers with the energy consumed by 1,200 houses, the brain is doing with the energy consumed by your laptop.
Ahora, comparémoslo con el cerebro. Esto es una fotografía del cerebro de la novia de Rory Sayre. Rory es un estudiante de postgrado en Stanford. El estudia el cerebro usando resonancias magnéticas, y afirma que éste es el cerebro más bello que ha escaneado. (Risas) Eso es auténtico amor, aquí. Ahora bien, ¿cuánto es capaz de procesar el cerebro? Estimo que 10 elevado a la 16 bits por segundo lo que es equivalente a la potencia de Blue Gene. Así que esa es la interrogante. ¿Qué tan similar son ambas potencias de procesamiento, ambas cantidades de datos la cuestión es ¿cuánta energía o electricidad consume el cerebro? Realmente, es la misma que la que consume un ordenador portátil. Sólo 10 Vatios. Así que lo que ahora hacemos con ordenadores, con la energía consumida por 1.200 casas, el cerebro lo está haciendo con la energía consumida por un portátil.
So the question is, how is the brain able to achieve this kind of efficiency? And let me just summarize. So the bottom line: the brain processes information using 100,000 times less energy than we do right now with this computer technology that we have. How is the brain able to do this? Let's just take a look about how the brain works, and then I'll compare that with how computers work. So, this clip is from the PBS series, "The Secret Life of the Brain." It shows you these cells that process information. They are called neurons. They send little pulses of electricity down their processes to each other, and where they contact each other, those little pulses of electricity can jump from one neuron to the other. That process is called a synapse. You've got this huge network of cells interacting with each other -- about 100 million of them, sending about 10 quadrillion of these pulses around every second. And that's basically what's going on in your brain right now as you're watching this.
Así que la cuestión es, ¿cómo es capaz el cerebro de conseguir esa eficiencia? Permitidme que resuma. En la línea inferior: el cerebro procesa la información usando 100.000 veces menos energía que la que utiliza la tecnología actual de computadores. ¿Cómo es capaz el cerebro de conseguir esto? Echemos un vistazo a cómo funciona el cerebro para luego compararlo con cómo funcionan los ordenadores. Esta escena es de la serie de la PBS "La vida secreta del cerebro". Muestra esas células que procesan información. Se llaman neuronas. Se envían pequeños pulsos de electricidad entre ellas, y cuando se alcanzan, esos pequeños pulsos de electricidad pueden pasar de una neurona a otra. Ese proceso se llama sinapsis. Está esa gran red de células interactuando entre ellas, alrededor de 100 millones de ellas, enviando cerca de diez mil billones de esos pulsos cada segundo. Y eso es básicamente lo que está pasando en tu cerebro mientras ves esto.
How does that compare with the way computers work? In the computer, you have all the data going through the central processing unit, and any piece of data basically has to go through that bottleneck, whereas in the brain, what you have is these neurons, and the data just really flows through a network of connections among the neurons. There's no bottleneck here. It's really a network in the literal sense of the word. The net is doing the work in the brain. If you just look at these two pictures, these kind of words pop into your mind. This is serial and it's rigid -- it's like cars on a freeway, everything has to happen in lockstep -- whereas this is parallel and it's fluid. Information processing is very dynamic and adaptive.
¿Cómo es éso respecto a la forma de trabajar de los ordenadores? En un ordenador, todos los datos pasan a través de la unidad central de proceso, y cualquier dato tiene que pasar a través de ese cuello de botella. Mientras que en el cerebro, lo que se tiene son esas neuronas y los datos simplemente fluyen a través de la red de conexiones entre las neuronas, no hay cuellos de botella aquí. Es una red de trabajo o network en el sentido literal de las palabras. La red hace el trabajo dentro del cerebro. Si miráis estas dos imágenes, esas palabras aparecen en vuestra mente. Eso es en serie y es rígido: como los coches en una autopista -- todo tiene que suceder a un ritmo prefijado. Sin embargo, esto es paralelo y es fluido. El procesado de la información es muy dinámico y adaptativo.
So I'm not the first to figure this out. This is a quote from Brian Eno: "the problem with computers is that there is not enough Africa in them." (Laughter) Brian actually said this in 1995. And nobody was listening then, but now people are beginning to listen because there's a pressing, technological problem that we face. And I'll just take you through that a little bit in the next few slides.
Yo no soy el primero en darse cuenta de esto. Esta es una cita de Brian Eno: "El problema con los ordenadores es que no hay suficiente África en ellos." (Risas) Brian realmente dijo esto en 1995. Y nadie le estaba escuchando entonces, pero ahora la gente ha empezado a escuchar porque hay un problema tecnológico acuciante al que nos tenemos que enfrentar. Os daré una introducción en las próximas transparencias.
This is -- it's actually really this remarkable convergence between the devices that we use to compute in computers, and the devices that our brains use to compute. The devices that computers use are what's called a transistor. This electrode here, called the gate, controls the flow of current from the source to the drain -- these two electrodes. And that current, electrical current, is carried by electrons, just like in your house and so on. And what you have here is, when you actually turn on the gate, you get an increase in the amount of current, and you get a steady flow of current. And when you turn off the gate, there's no current flowing through the device. Your computer uses this presence of current to represent a one, and the absence of current to represent a zero.
Esto es -- Hay realmente una convergencia clara entre los dispositivos que usamos para calcular en ordenadores y los dispositivos que nuestros cerebros emplean para calcular. Los dispositivos que usan los ordenadores son llamados transistores. Este electrodo de aquí, llamado puerta, controla el flujo de corriente desde la fuente hasta el drenaje, estos dos electrodos. Y la corriente, la corriente eléctrica, es llevada por los electrones, exactamente igual que en vuestra casa y en cualquier dispositivo. Y lo que ocurre es que, cuando enciendes la puerta, obtienes un incremento en la cantidad de corriente, y consigues un flujo constante. Y cuando se apaga la puerta, no hay flujo a través del dispositivo. Los ordenadores utilizan la presencia de corriente para representar un uno, y la ausencia para representar un cero.
Now, what's happening is that as transistors are getting smaller and smaller and smaller, they no longer behave like this. In fact, they are starting to behave like the device that neurons use to compute, which is called an ion channel. And this is a little protein molecule. I mean, neurons have thousands of these. And it sits in the membrane of the cell and it's got a pore in it. And these are individual potassium ions that are flowing through that pore. Now, this pore can open and close. But, when it's open, because these ions have to line up and flow through, one at a time, you get a kind of sporadic, not steady -- it's a sporadic flow of current. And even when you close the pore -- which neurons can do, they can open and close these pores to generate electrical activity -- even when it's closed, because these ions are so small, they can actually sneak through, a few can sneak through at a time. So, what you have is that when the pore is open, you get some current sometimes. These are your ones, but you've got a few zeros thrown in. And when it's closed, you have a zero, but you have a few ones thrown in.
Ahora bien, lo que está pasando es que los transistores se están haciendo cada vez más pequeños, y ya no se comportan así. De hecho, están empezando a comportarse como el dispositivo que utilizan las neuronas para calcular. que se llama canal de iones. Esta es una pequeña molécula de proteína. Es decir, las neuronas tienen miles de ellas. Y se sitúa en la membrana de la celda y tiene un poro en ella. Y estos son iones aislados de potasio, que fluyen a través de ese poro. Ahora bien, ese poro se puede abrir y cerrar. Pero, cuando está abierto, debido a que esos iones tienen que alinearse y pasar de uno en uno, se consigue un esporádico, inconstante -- un flujo de corriente esporádico.♫ E, incluso cuando cierras el poro -- cosa que las neuronas pueden hacer, pueden abrir y cerrar esos poros para generar la actividad eléctrica -- incluso cuando está cerrado, debido a que los iones son tan pequeños, pueden colarse, unos pocos pueden colarse de vez en cuando. Así que, lo que ocurre es que, cuando el poro está abierto, tienes una corriente intermitente. Esos son los unos, pero llevan unos pocos ceros. Y cuando está cerrado, se tiene un cero, pero con unos pocos unos, ¿de acuerdo?
Now, this is starting to happen in transistors. And the reason why that's happening is that, right now, in 2007 -- the technology that we are using -- a transistor is big enough that several electrons can flow through the channel simultaneously, side by side. In fact, there's about 12 electrons can all be flowing this way. And that means that a transistor corresponds to about 12 ion channels in parallel. Now, in a few years time, by 2015, we will shrink transistors so much. This is what Intel does to keep adding more cores onto the chip. Or your memory sticks that you have now can carry one gigabyte of stuff on them -- before, it was 256. Transistors are getting smaller to allow this to happen, and technology has really benefitted from that.
Ahora bien, esto está empezando a pasar en los transistores. Y la razón por la que ocurre es que, ahora mismo en 2007, con la tecnología que estamos usando, un transistor es tan grande, que varios electrones pueden fluir a través del canal de forma simultánea, uno junto al otro. De hecho, pueden pasar alrededor de 12 electrones. Y eso significa que a cada transistor le corresponde, alrededor de 12 canales de iones en paralelo. Ahora bien, en unos pocos años, por el 2015, habremos reducido el tamaño de los transistores mucho. Eso es lo que hace Intel para seguir añadiendo más núcleos en el chip, o en los lápices de memoria que ya pueden almacenar hasta un gigabyte de cosas -- anteriormente fueron 256. Los transistores tienen que ser más pequeños para permitirlo, y la tecnología se ha beneficiado de esto.
But what's happening now is that in 2015, the transistor is going to become so small, that it corresponds to only one electron at a time can flow through that channel, and that corresponds to a single ion channel. And you start having the same kind of traffic jams that you have in the ion channel. The current will turn on and off at random, even when it's supposed to be on. And that means your computer is going to get its ones and zeros mixed up, and that's going to crash your machine.
Pero lo que está pasando es que en el 2015, los transistores van a ser tan pequeños, que sólo un electrón podrá pasar por el canal en cada momento, y eso corresponde a un canal de iones individual. Y empiezas a tener el mismo tipo de atasco de tráfico que tienes en el canal de iones, la corriente se encenderá y apagará aleatoriamente, incluso cuando se espera que esté encendida. Y eso significa que el computador va tener sus unos y ceros mezclados, y eso va a bloquear la máquina.
So, we are at the stage where we don't really know how to compute with these kinds of devices. And the only kind of thing -- the only thing we know right now that can compute with these kinds of devices are the brain.
Así que, estamos en un momento en el que no sabemos realmente cómo calcular con ese tipo de dispositivos. Y la única cosa, lo único que sabemos que ahora mismo puede calcular con ese tipo de dispositivos, es el cerebro.
OK, so a computer picks a specific item of data from memory, it sends it into the processor or the ALU, and then it puts the result back into memory. That's the red path that's highlighted. The way brains work, I told you all, you have got all these neurons. And the way they represent information is they break up that data into little pieces that are represented by pulses and different neurons. So you have all these pieces of data distributed throughout the network. And then the way that you process that data to get a result is that you translate this pattern of activity into a new pattern of activity, just by it flowing through the network. So you set up these connections such that the input pattern just flows and generates the output pattern.
Ok, entonces un ordenador lee un dato de la memoria, lo envía al procesador o a la UAL, y luego pone el resultado en memoria. Ese es el camino rojo marcado. En la forma en la que trabaja el cerebro, tienes todas esas neuronas. Y la forma en la que representan información consiste en romper los datos en pequeños trozos que son representados por los pulsos y las diferentes neuronas. Así que tienes todos los trozos de datos distribuidos por la red. Y luego, la manera en la que se procesan los datos para conseguir el resultado es que se traduce ese patrón de actividad en un nuevo patrón de actividad, sencillamente haciéndolo fluir por la red. Así que preparas todas esas conexiones, de manera que el patrón de entrada fluya y genere el patrón de salida.
What you see here is that there's these redundant connections. So if this piece of data or this piece of the data gets clobbered, it doesn't show up over here, these two pieces can activate the missing part with these redundant connections. So even when you go to these crappy devices where sometimes you want a one and you get a zero, and it doesn't show up, there's redundancy in the network that can actually recover the missing information. It makes the brain inherently robust. What you have here is a system where you store data locally. And it's brittle, because each of these steps has to be flawless, otherwise you lose that data, whereas in the brain, you have a system that stores data in a distributed way, and it's robust.
Lo que se observa es que hay estas conexiones redundantes. Así que, si este trozo de datos o este trozo de datos se corrompen, no se transmite aquí, estos dos trozos pueden activar la parte perdida con estas conexiones redundantes. Así que, cuando analizas estos dispositivos horribles, donde a veces quieres un uno y obtienes un cero, existe esta redundancia en la red que realmente puede recuperar la información perdida. Esto hace al cerebro inherentemente robusto. Lo que tenemos aquí es un sistema que almacena los datos de forma local. Y es frágil, porque cada uno de los pasos tiene que ser perfecto, de otra manera, se perderían los datos. Sin embargo, en el cerebro, se tiene un sistema que almacena los datos de forma distribuida, y es robusto.
What I want to basically talk about is my dream, which is to build a computer that works like the brain. This is something that we've been working on for the last couple of years. And I'm going to show you a system that we designed to model the retina, which is a piece of brain that lines the inside of your eyeball. We didn't do this by actually writing code, like you do in a computer. In fact, the processing that happens in that little piece of brain is very similar to the kind of processing that computers do when they stream video over the Internet. They want to compress the information -- they just want to send the changes, what's new in the image, and so on -- and that is how your eyeball is able to squeeze all that information down to your optic nerve, to send to the rest of the brain.
Lo que quiero fundamentalmente es hablar de mi sueño, que consiste en construir un computador que trabaje como el cerebro. Es algo en lo que hemos estado trabajando el últimopar de años. Y voy a mostrarles el sistema que hemos diseñado para modelar la retina, que es la parte del cerebro dentro del globo ocular. No lo hemos hecho escribiendo código, como se haría en un computador. De hecho, el proceso que ocurre en esa pequeña parte del cerebro es muy similar al tipo de procesamiento que los computadores realizan cuando envían vídeo por Internet. Se quiere comprimir la información -- sólo quieren enviar los cambios respecto a la imagen anterior, etc. y así es como el globo ocular es capaz de comprimir toda la información hacia el nervio óptico, para enviar lo que queda al cerebro.
Instead of doing this in software, or doing those kinds of algorithms, we went and talked to neurobiologists who have actually reverse engineered that piece of brain that's called the retina. And they figured out all the different cells, and they figured out the network, and we just took that network and we used it as the blueprint for the design of a silicon chip. So now the neurons are represented by little nodes or circuits on the chip, and the connections among the neurons are represented, actually modeled by transistors. And these transistors are behaving essentially just like ion channels behave in the brain. It will give you the same kind of robust architecture that I described.
En vez de hacer esto por software, o realizando ese tipo de algoritmos, fuimos a hablar con neurobiólogos que habían realmente realizado ingeniería inversa sobre ese trozo del cerebro llamado retina. Y habían resuelto todas las diferentes células, y habían resuelto la red y, sencillamente, tomamos esa red y la usamos como plano para diseñar un chip de silicio. Así que ahora las neuronas están representadas por pequeños nodos o circuitos en el chip, y las conexiones entre las neuronas estàn modeladas por transistores Y esos transistores se están comportando esencialmente como los canales de iones se comportan en el cerebro. Èsto os darà el mismo tipo de arquitectura robusta que describí.
Here is actually what our artificial eye looks like. The retina chip that we designed sits behind this lens here. And the chip -- I'm going to show you a video that the silicon retina put out of its output when it was looking at Kareem Zaghloul, who's the student who designed this chip. Let me explain what you're going to see, OK, because it's putting out different kinds of information, it's not as straightforward as a camera. The retina chip extracts four different kinds of information. It extracts regions with dark contrast, which will show up on the video as red. And it extracts regions with white or light contrast, which will show up on the video as green.
Así es como se ve nuestro ojo artificial. El chip de retina que diseñamos se encuentra detrás de esta lente de aquí. Y el chip -- Voy a mostraros un vídeo de la salida de la retina de silicio cuando estaba mirando a Kareem Zaghloul, que es el estudiante que diseñó el chip. Dejadme que os explique lo que se verá, de acuerdo. Ya que está sacando distintos tipos de información, no es tan sencillo como una cámara. El chip de retina extrae cuatro tipos diferentes de información. Extrae regiones de contraste oscuro, que se mostrará en el vídeo como rojo. Y extrae regiones de blancos o contraste claro, que se mostrará en el vídeo como verde.
This is Kareem's dark eyes and that's the white background that you see here. And then it also extracts movement. When Kareem moves his head to the right, you will see this blue activity there; it represents regions where the contrast is increasing in the image, that's where it's going from dark to light. And you also see this yellow activity, which represents regions where contrast is decreasing; it's going from light to dark. And these four types of information -- your optic nerve has about a million fibers in it, and 900,000 of those fibers send these four types of information. So we are really duplicating the kind of signals that you have on the optic nerve.
Estos son los ojos oscuros de Kareem y esto es el fondo blanco que veis aquí. Y luego también extrae movimiento. Cuando Kareem mueve su cabeza hacia la derecha, veréis esta actividad azul aquí, representa las regiones donde el contraste están incrementándose en la imagen, que es donde vamos de oscuro a claro. Y también se puede ver esta actividad amarilla de aquí, que representa las regiones donde el contraste está disminuyendo, va de claro a oscuro. Y estos cuatro tipos de información -- el nervio óptico tiene alrededor de un millón de fibras, y 900.000 de esas fibras envían estos cuatro tipos de información. Así que realmente estamos duplicando el tipo de señales que tenemos en el nervio óptico.
What you notice here is that these snapshots taken from the output of the retina chip are very sparse, right? It doesn't light up green everywhere in the background, only on the edges, and then in the hair, and so on. And this is the same thing you see when people compress video to send: they want to make it very sparse, because that file is smaller. And this is what the retina is doing, and it's doing it just with the circuitry, and how this network of neurons that are interacting in there, which we've captured on the chip.
Lo que se observa aquì es que estas imágenes tomadas de la salida del chip de retina son muy dispersas. No se muestra verde por todas partes del fondo, sòlo en los bordes, etc... Y esta es lo mismo que se ve cuando se comprime vídeo para enviar: se quiere hacer muy disperso, porque así el archivo es más pequeño. Y eso es lo que hace la retina, y lo está haciendo sólo con la circuitería, y como trabaja esta red de neuronas que interactúan aquí, que nosotros hemos capturado en un chip.
But the point that I want to make -- I'll show you up here. So this image here is going to look like these ones, but here I'll show you that we can reconstruct the image, so, you know, you can almost recognize Kareem in that top part there. And so, here you go. Yes, so that's the idea. When you stand still, you just see the light and dark contrasts. But when it's moving back and forth, the retina picks up these changes. And that's why, you know, when you're sitting here and something happens in your background, you merely move your eyes to it. There are these cells that detect change and you move your attention to it. So those are very important for catching somebody who's trying to sneak up on you.
Me gustaría resaltar, lo mostraré aquí. Èsta imagen aquì se muestrarà como éstas, pero aquí os mostraré que la imagen se puede reconstruir, así que, casi se puede reconocer a Kareem en esta parte superior. Aquí está. Sí, esta es la idea. Cuando estás quieto, se ven los contrastes claros y oscuros. Pero cuando se mueve adelante y atrás, la retina detecta estos cambios. Y eso es por lo que, sabéis, cuando estáis sentados aquí y algo ocurre en el fondo, simplemente se mueven los ojos ahí. Están estas celdas que detectan cambios y mueves tu atención a ello. Esto es muy importante para detectar a alguien que está intentando acercarse sigilosamente.
Let me just end by saying that this is what happens when you put Africa in a piano, OK. This is a steel drum here that has been modified, and that's what happens when you put Africa in a piano. And what I would like us to do is put Africa in the computer, and come up with a new kind of computer that will generate thought, imagination, be creative and things like that. Thank you. (Applause)
Terminaré diciendo que esto es lo que ocurre cuando pones África en un piano ¿de acuerdo? Esto es un tambor de acero que ha sido modificado y esto es lo que ocurre cuando pones África en un piano. Y lo que nos gustaría hacer es poner África en un computador y acabar con un nuevo tipo de ordenador que creará pensamiento, imaginación, será creativo y cosas así. Gracias (Aplausos)
Chris Anderson: Question for you, Kwabena. Do you put together in your mind the work you're doing, the future of Africa, this conference -- what connections can we make, if any, between them?
Chris Anderson: Una pregunta, Kwabena. Si piensas en la unión del trabajo que estás haciendo, el futuro de África, esta conferencia -- ¿qué conexiones pueden hacerse, si es posible, entre ellas?
Kwabena Boahen: Yes, like I said at the beginning, I got my first computer when I was a teenager, growing up in Accra. And I had this gut reaction that this was the wrong way to do it. It was very brute force; it was very inelegant. I don't think that I would've had that reaction, if I'd grown up reading all this science fiction, hearing about RD2D2, whatever it was called, and just -- you know, buying into this hype about computers. I was coming at it from a different perspective, where I was bringing that different perspective to bear on the problem. And I think a lot of people in Africa have this different perspective, and I think that's going to impact technology. And that's going to impact how it's going to evolve. And I think you're going to be able to see, use that infusion, to come up with new things, because you're coming from a different perspective. I think we can contribute. We can dream like everybody else.
Kwabena Boahen: Sí, como dije al principio. Tuve mi primer ordenador siendo un adolescente que crecía en Accra. Y tuve esa reacción visceral de que esa era la manera errónea de hacerlo. Era todo fuerza bruta, poco elegante. No creo que hubiese tenido esa reacción si hubiese crecido leyendo toda esa ciencia ficción, oyendo sobre RD2D2, cómo se llame, y sólo -- ya sabes, creyéndome todas las noticias sobre los ordenadores. Yo me acerqué al problema desde una perspectiva diferente, y traje mi diferente perspectiva para relacionarme con el problema. Y creo que mucha gente en África tiene esta diferente perspectiva, y creo que eso va a impactar en la tecnología. Y eso va a impactar en su evolución. Creo que podréis ver, usar esa mezcla, para conseguir cosas nuevas, porque se viene de una perspectiva diferente. Creo que podemos contribuir, podemos soñar como todos los demás.
CA: Thanks Kwabena, that was really interesting. Thank you.
Chris Anderson: Gracias Kwabena, ha sido muy interesante. Gracias.
(Applause)
(Aplausoss)